在Torch中，超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法有以下幾種：
- 網(wǎng)格搜索（Grid Search）：遍歷所有可能的超參數(shù)組合，選取效果最好的組合。
- 隨機搜索（Random Search）：隨機選擇超參數(shù)組合進行調(diào)優(yōu)。
- 貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization）：基于貝葉斯方法建立模型，通過不斷地更新先驗分布來尋找最優(yōu)超參數(shù)。
- 梯度下降優(yōu)化（Gradient Descent Optimization）：使用梯度下降等優(yōu)化算法來搜索最優(yōu)超參數(shù)。
- 遺傳算法（Genetic Algorithm）：通過模擬生物進化的過程來搜索最優(yōu)超參數(shù)組合。
- 強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）：使用強化學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化超參數(shù)選擇的過程。
